package cn.jly.bigdata.spark.core

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @author lanyangji
 * @date 2019/11/24 10:47
 */
object Spark02_expr10 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // local模式

    // 创建 SparkConf 对象
    // 这边也自定义了本地的模式（分配多少个cpu）
    // app id
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("wordCount")

    // 创建spark上下文对象，SparkContext -> sc
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 16, 4)

    println(s"现在的分区是 ${listRDD.getNumPartitions}")

    // repartition算子，随机洗牌打乱所有数据，重新分区
    // 底层还是调用了 coalesce(numPartitions, shuffle = true)，将shuffle设置为true
    val reparRDD: RDD[Int] = listRDD.repartition(2)

    for (elem <- reparRDD.glom().collect()) {
      println(elem.mkString(","))
    }
  }
}
